CUDA
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CUDA (früher auch {{#invoke:Vorlage:lang|flat}} genannt) ist eine von Nvidia entwickelte Programmierschnittstelle (API), mit der Programmteile durch den Grafikprozessor (GPU) abgearbeitet werden können. In Form der GPU wird zusätzliche Rechenkapazität bereitgestellt, wobei die GPU im Allgemeinen bei hochgradig parallelisierbaren Programmabläufen (hohe Datenparallelität) signifikant schneller arbeitet als die CPU. CUDA wird vor allem bei wissenschaftlichen und technischen Berechnungen eingesetzt.
Technische Details
Vorlage:Hinweisbaustein Der nur für Grafikberechnungen genutzte Grafikprozessor kommt mittels der CUDA-API auch als Koprozessor zum Einsatz. Anwendungsbeispiele sind die Lösung seismologischer oder geologischer Probleme, die Simulation elektromagnetischer Felder oder auch das Training von neuronalen Netzen im Bereich des maschinellen Lernens. Anwendung findet CUDA unter anderem bei dem Projekt SETI@home im Rahmen der Berkeley Open Infrastructure for Network Computing (BOINC). Allgemein lässt es sich nur dort effizient anwenden, wo (neben anderen Bedingungen) Berechnungen stark parallelisiert werden können.
Eingesetzt werden kann die CUDA-Technologie mit einer Grafikkarte ab der „GeForce 8“-Serie und auf den Quadro-Karten ab der Quadro FX 5600. Die Tesla-Karten von Nvidia wurden zum Einsatz für Hochleistungsrechnen optimiert und werden überwiegend mit CUDA angesprochen, unterstützen aber auch offene Standards wie OpenCL. Einigen fehlen sogar die Anschlüsse für Monitore.
Seit dem Zukauf der PhysX-Technologie von Ageia entwickelt Nvidia diese Technologie weiter und hat sie auf CUDA umgeschrieben.
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Im September 2015 wurde von Nvidia die CUDA-Version 7.5 veröffentlicht.<ref name=Releasenote />
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CUDA 11 unterstützt voll die aktuelle Ampere-Architektur. Mit minimaler Compute capability 3.5 wird nur noch ein Teil der Kepler-Karten unterstützt.<ref>{{#if:|{{#iferror: {{#iferror:{{#invoke:Vorlage:FormatDate|Execute}}|}}| |}}}}{{#if:|{{{autor}}}: }}{{#if:|{{#if:Nvidia gibt die finale Version von CUDA 11 frei|[{{#invoke:Vorlage:Internetquelle|archivURL|1={{#invoke:URLutil|getNormalized|1={{{archiv-url}}}}}}} {{#invoke:Vorlage:Internetquelle|TitelFormat|titel=Nvidia gibt die finale Version von CUDA 11 frei}}]{{#if:| ({{{format}}})}}{{#if:| {{{titelerg}}}{{#invoke:Vorlage:Internetquelle|Endpunkt|titel={{{titelerg}}}}}}}}}|{{#if:https://www.heise.de/news/Nvidia-gibt-die-finale-Version-von-CUDA-11-frei-4839171.html%7C{{#if:{{#invoke:TemplUtl%7Cfaculty%7C}}%7C{{#invoke:Vorlage:Internetquelle%7CTitelFormat%7Ctitel={{#invoke:WLink%7CgetEscapedTitle%7C1=Nvidia gibt die finale Version von CUDA 11 frei}}}}|[{{#invoke:URLutil|getNormalized|1=https://www.heise.de/news/Nvidia-gibt-die-finale-Version-von-CUDA-11-frei-4839171.html}} {{#invoke:Vorlage:Internetquelle|TitelFormat|titel={{#invoke:WLink|getEscapedTitle|1=Nvidia gibt die finale Version von CUDA 11 frei}}}}]}}{{#if:| ({{{format}}}{{#if:Heise2020-07-08{{#if: 2024-01-07 | {{#if:{{#invoke:TemplUtl|faculty|}}||1}}}}
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Programmieren
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Als CUVID (CUDA Video Decoding API) bezeichnet man eine Programmierschnittstelle für das Decodieren von Videos.<ref><templatestyles src="Webarchiv/styles.css" />{{#if:20141006153739
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}}
}}
}}</ref>
Alternativen
Beispiele für andere GPGPU-Lösungen:
- OpenCL ist ein von der Khronos Group initiierter offener Standard, der für alle Grafikkarten funktioniert und für die meisten Betriebssysteme verfügbar ist.
- Der ebenfalls von der Khronos Group entwickelte offene Vulkan-Standard unterstützt ebenfalls OpenCL ähnliche Compute-Shader.
- DirectCompute: eine in die DirectX-API integrierte Schnittstelle für GPGPUs von Microsoft
- HIP: Eine Schnittstelle zur Nutzung von GPGPUs von AMD<ref>{{#if:|{{#iferror: {{#iferror:{{#invoke:Vorlage:FormatDate|Execute}}|}}| |}}}}{{#if:Marek Lindlein|Marek Lindlein: }}{{#if:|{{#if:GPU-Computing: AMDs HIP-SDK bringt Nvidia CUDA auf eigene GPUs|[{{#invoke:Vorlage:Internetquelle|archivURL|1={{#invoke:URLutil|getNormalized|1={{{archiv-url}}}}}}} {{#invoke:Vorlage:Internetquelle|TitelFormat|titel=GPU-Computing: AMDs HIP-SDK bringt Nvidia CUDA auf eigene GPUs}}]{{#if:| ({{{format}}})}}{{#if:| {{{titelerg}}}{{#invoke:Vorlage:Internetquelle|Endpunkt|titel={{{titelerg}}}}}}}}}|{{#if:https://www.computerbase.de/2023-08/gpu-computing-amds-hip-sdk-bringt-nvidia-cuda-auf-eigene-gpus/%7C{{#if:{{#invoke:TemplUtl%7Cfaculty%7C}}%7C{{#invoke:Vorlage:Internetquelle%7CTitelFormat%7Ctitel={{#invoke:WLink%7CgetEscapedTitle%7C1=GPU-Computing: AMDs HIP-SDK bringt Nvidia CUDA auf eigene GPUs}}}}|[{{#invoke:URLutil|getNormalized|1=https://www.computerbase.de/2023-08/gpu-computing-amds-hip-sdk-bringt-nvidia-cuda-auf-eigene-gpus/}} {{#invoke:Vorlage:Internetquelle|TitelFormat|titel={{#invoke:WLink|getEscapedTitle|1=GPU-Computing: AMDs HIP-SDK bringt Nvidia CUDA auf eigene GPUs}}}}]}}{{#if:| ({{{format}}}{{#if:2023-08-04{{#if: 2024-01-16 | {{#if:{{#invoke:TemplUtl|faculty|}}||1}}}}
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Software
Eines der ersten Programme, die CUDA unterstützen, ist der Client von folding@home, der die Geschwindigkeit biochemischer Berechnungen vervielfacht. Am 17. Dezember 2008 folgte der Client von SETI@home, der die Suche nach außerirdischem Leben um den Faktor 10 beschleunigt. Nvidia brachte die Software „Badaboom“ heraus, ein Videokonverter, der bis zu 20-mal schneller Videos konvertieren kann, als durch eine Berechnung mit der CPU. Andere Programme, welche CUDA verwenden, sind „TMPGEnc“, Sorenson Squeeze 7, Adobe Photoshop ab CS4 (hierbei wird der Einsatz von Filtern beschleunigt), Adobe Premiere Pro ab CS5.5 und Mathematica 8+ sowie die Nvidia-Software StyleGAN.
Simulationssoftware wie MSC/Nastran 2013+ wird mit CUDA zum Teil sehr stark beschleunigt; bei großen Modellen kann ein zu kleiner GPU-Speicher hinderlich sein.<ref><templatestyles src="Webarchiv/styles.css" />{{#if:20160221220622
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}}
}}
}}</ref> Weitere führende CFD- und FEM-Software wie OpenFoam und ANSYS nutzt CUDA zur Beschleunigung von Berechnungen.<ref>http://on-demand.gputechconf.com/gtc/2014/jp/sessions/9002.pdf</ref> Dabei sinkt mitunter der Stromverbrauch der Berechnungen aufgrund der höheren Effizienz der GPU gegenüber der CPU bei diesen speziellen Rechenoperationen.
Kritik, Nachteile
Frühe Grafikprozessoren (GPUs) vor der Einführung von CUDA waren Prozessoren mit einem anwendungsspezifischen Design, daher kannten GPUs eher exotische Datentypen wie 9 Bit oder 12 Bit mit Festkommastelle, verzichteten hingegen aber häufig auf die für Allzweck-CPUs und FPUs üblichen Registerbreiten von 32, 48, 64 oder 80 Bit (usw.). Somit waren Berechnungen, beispielsweise mit den Genauigkeiten nach IEEE 754 (64 Bit für {{#invoke:Vorlage:lang|flat}}), häufig nicht im Befehlssatz der GPU vorgesehen und mussten relativ aufwändig per Software emuliert werden. CUDA-fähige GPUs sind häufig auf Berechnungen mit 32-Bit oder 16-Bit Datentypen optimiert und weisen deutlich geringere Leistungen für 64-Bit Datentypen auf. Daher eignen sich GPUs vor allem zur Berechnung von Datentypen, die mit vergleichsweise geringen Bit-Breiten arbeiten.
Stand 2010 fertigten erste Hersteller bereits erweiterte GPUs, die neben den von der GPU benötigten Datentypen auch universelle Datentypen und Operationen z. B. zur direkten Berechnung IEEE 754 konformer Ergebnisse beinhalten. Als einer der aktuell führenden Hersteller stellt Nvidia mit der Fermi-Generation GPUs bereit, die sowohl 32-Bit-Integer als auch einfach- und doppelt-genaue Gleitkomma-Datenformate nativ bereitstellen (float/double).<ref>Fermi Compute Architecture Whitepaper, Nvidia über Fermi (PDF; 876 kB) abgerufen am 21. September 2010</ref>
Ein anderer Nachteil ist die Anbindung an die Rechnerarchitektur, sie erfolgt bei aktuellen GPUs meist über PCIe und bringt, im Vergleich zur direkten Anbindung von Prozessoren, schlechtere (höhere) Latenzzeiten und geringere I/O-Durchsatzraten mit sich. Daher lohnt die Auslagerung nur bei Funktionen mit einigem Rechenaufwand – besonders dann, wenn eine GPU für diese Aufgaben vom Befehlssatz her (z. B. für große Matrizen) besser geeignet ist.
Weiter wird die feste Bindung an einen Hersteller kritisiert. Nutzt man CUDA, im Unterschied zu Bibliotheken für CPUs mit MMX- oder SSE-Erweiterungen (die praktisch auf allen CPUs der verschiedenen Hersteller von x86-Prozessoren laufen), so bindet man ein Programm an den GPU-Hersteller Nvidia und somit an das Vorhandensein von Nvidia-Hardware. Das inzwischen auf Vulkan/SPIR-V abgestützte OpenCL ist universeller und bietet eine Implementierung für GPUs von Nvidia,<ref>Nvidia zu OpenCL (28. September 2009)</ref> AMD (vormals ATI),<ref><templatestyles src="Webarchiv/styles.css" />{{#if:20090809065559
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}} (10 Dezember 2009)</ref> S3<ref><templatestyles src="Webarchiv/styles.css" />{{#if:20130611081520
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}}
}}
}} (27. Oktober 2009)</ref> und Anderen. Dazu ist eine CPU-Unterstützung für x86-Prozessoren über die SSE3-Erweiterungen implementiert, weiter bietet IBM eine OpenCL-Implementierung für die Power-Architektur und die Cell Broadband Engine an.<ref><templatestyles src="Webarchiv/styles.css" />{{#if:20110809160855
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}} (30. Oktober 2009)</ref> Aus dem breiteren Ansatz von OpenCL ergibt sich im Vergleich mit CUDA auf identischer Nvidia-Hardware allerdings ein merklicher Performance-Nachteil. Bei der Verwendung von OpenCL sind je nach Problemstellung Einbußen von etwa 5 bis 50 Prozent zu beobachten.<ref>A Performance Comparison of CUDA and OpenCL (12. August 2010; PDF; 62 kB)</ref><ref>OpenCL GPGPU Performance OpenCL vs. CUDA/STREAM (1. November 2009)</ref>
Unterstützte GPUs
Stufen der unterstützten CUDA Versionen von GPU und Karte.<ref>{{#if:|{{#iferror: {{#iferror:{{#invoke:Vorlage:FormatDate|Execute}}|}}| |}}}}{{#if:|: }}{{#if:|{{#if:CUDA GPUs|[{{#invoke:Vorlage:Internetquelle|archivURL|1={{#invoke:URLutil|getNormalized|1={{{archiv-url}}}}}}} {{#invoke:Vorlage:Internetquelle|TitelFormat|titel=CUDA GPUs}}]{{#if:| ({{{format}}})}}{{#if:| {{{titelerg}}}{{#invoke:Vorlage:Internetquelle|Endpunkt|titel={{{titelerg}}}}}}}}}|{{#if:https://developer.nvidia.com/cuda-gpus%7C{{#if:{{#invoke:TemplUtl%7Cfaculty%7C}}%7C{{#invoke:Vorlage:Internetquelle%7CTitelFormat%7Ctitel={{#invoke:WLink%7CgetEscapedTitle%7C1=CUDA GPUs}}}}|[{{#invoke:URLutil|getNormalized|1=https://developer.nvidia.com/cuda-gpus}} {{#invoke:Vorlage:Internetquelle|TitelFormat|titel={{#invoke:WLink|getEscapedTitle|1=CUDA GPUs}}}}]}}{{#if:| ({{{format}}}{{#if:2012-06-04{{#if: 2019-11-15 | {{#if:{{#invoke:TemplUtl|faculty|}}||1}}}}
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Mikro- architektur |
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| 1.1 | 1.1-6.5 | G92, G94, G96, G98, G84, G86 | GeForce GTS 250, GeForce 9800 GX2, GeForce 9800 GTX, GeForce 9800 GT, GeForce 8800 GTS(G92), GeForce 8800 GT, GeForce 9600 GT, GeForce 9500 GT, GeForce 9400 GT, GeForce 8600 GTS, GeForce 8600 GT, GeForce 8500 GT,
GeForce G110M, GeForce 9300M GS, GeForce 9200M GS, GeForce 9100M G, GeForce 8400M GT, GeForce G105M |
Quadro FX 4700 X2, Quadro FX 3700, Quadro FX 1800, Quadro FX 1700, Quadro FX 580, Quadro FX 570, Quadro FX 470, Quadro FX 380, Quadro FX 370, Quadro FX 370 Low Profile, Quadro NVS 450, Quadro NVS 420, Quadro NVS 290, Quadro NVS 295, Quadro Plex 2100 D4, |
keine | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 1.2 | 2.3-6.5 | GT218, GT216, GT215 | GeForce GT 340*, GeForce GT 330*, GeForce GT 320*, GeForce 315*, GeForce 310*, GeForce GT 240, GeForce GT 220, GeForce 210,
GeForce GTS 360M, GeForce GTS 350M, GeForce GT 335M, GeForce GT 330M, GeForce GT 325M, GeForce GT 240M, GeForce G210M, GeForce 310M, GeForce 305M |
Quadro FX 380 Low Profile, NVIDIA NVS 300,
Quadro FX 1800M, Quadro FX 880M, Quadro FX 380M, NVIDIA NVS 300, NVS 5100M, NVS 3100M, NVS 2100M, ION |
- | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 1.3 | 3.0-6.5 | GT200, GT200b | GeForce GTX 295, GTX 285, GTX 280, GeForce GTX 275, GeForce GTX 260, | Quadro FX 5800, Quadro FX 4800, Quadro FX 4800 for Mac, Quadro FX 3800, Quadro CX, Quadro Plex 2200 D2 | Tesla C1060, Tesla S1070, Tesla M1060 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 2.0 | 3.0–8.0 | Fermi | GF100, GF110 | GeForce GTX 590, GeForce GTX 580, GeForce GTX 570, GeForce GTX 480, GeForce GTX 470, GeForce GTX 465,
GeForce GTX 480M |
Quadro 6000, Quadro 5000, Quadro 4000, Quadro 4000 for Mac, Quadro Plex 7000,
Quadro 5010M, Quadro 5000M |
Tesla C2075, Tesla C2050/C2070, Tesla M2050/M2070/M2075/M2090 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 2.1 | 3.2–8.0 | GF104, GF106 GF108, GF114, GF116, GF117, GF119 | GeForce GTX 560 Ti, GeForce GTX 550 Ti, GeForce GTX 460, GeForce GTS 450, GeForce GTS 450*, GeForce GT 640 (GDDR3), GeForce GT 630, GeForce GT 620, GeForce GT 610, GeForce GT 520, GeForce GT 440, GeForce GT 440*, GeForce GT 430, GeForce GT 430*, GeForce GT 420*,
GeForce GTX 675M, GeForce GTX 670M, GeForce GT 635M, GeForce GT 630M, GeForce GT 625M, GeForce GT 720M, GeForce GT 620M, GeForce 710M, GeForce 610M, GeForce GTX 580M, GeForce GTX 570M, GeForce GTX 560M, GeForce GT 555M, GeForce GT 550M, GeForce GT 540M, GeForce GT 525M, GeForce GT 520MX, GeForce GT 520M, GeForce GTX 485M, GeForce GTX 470M, GeForce GTX 460M, GeForce GT 445M, GeForce GT 435M, GeForce GT 420M, GeForce GT 415M, GeForce 710M, GeForce 410M, |
Quadro 2000, Quadro 2000D, Quadro 600, Quadro 410,
Quadro 4000M, Quadro 3000M, Quadro 2000M, Quadro 1000M, NVS 5400M, NVS 5200M, NVS 4200M |
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Quadro K5000, Quadro K4200, Quadro K4000, Quadro K2000, Quadro K2000D, Quadro K600, Quadro K420,
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Die Tesla Mikro-Architektur (Compute Capability 1.x) wird mit der CUDA-SDK Version 6.5 zum letzten Mal unterstützt.
Die Fermi Mikro-Architektur (Compute Capability 2.x) wird mit der CUDA-SDK Version 8.0 zum letzten Mal unterstützt.<ref>{{#if:|{{#iferror: {{#iferror:{{#invoke:Vorlage:FormatDate|Execute}}|}}| |}}}}{{#if:|{{{autor}}}: }}{{#if:|{{#if:CUDA compute capability requirements|[{{#invoke:Vorlage:Internetquelle|archivURL|1={{#invoke:URLutil|getNormalized|1={{{archiv-url}}}}}}} {{#invoke:Vorlage:Internetquelle|TitelFormat|titel=CUDA compute capability requirements}}]{{#if:| ({{{format}}})}}{{#if:| {{{titelerg}}}{{#invoke:Vorlage:Internetquelle|Endpunkt|titel={{{titelerg}}}}}}}}}|{{#if:https://stackoverflow.com/questions/28932864/cuda-compute-capability-requirements%7C{{#if:{{#invoke:TemplUtl%7Cfaculty%7C}}%7C{{#invoke:Vorlage:Internetquelle%7CTitelFormat%7Ctitel={{#invoke:WLink%7CgetEscapedTitle%7C1=CUDA compute capability requirements}}}}|[{{#invoke:URLutil|getNormalized|1=https://stackoverflow.com/questions/28932864/cuda-compute-capability-requirements}} {{#invoke:Vorlage:Internetquelle|TitelFormat|titel={{#invoke:WLink|getEscapedTitle|1=CUDA compute capability requirements}}}}]}}{{#if:| ({{{format}}}{{#if:{{#if: 2019-04-02 | {{#if:{{#invoke:TemplUtl|faculty|}}||1}}}}
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Teile der Kepler Mikro-Architektur (Compute Capability 3.0) werden mit der CUDA-SDK Version 10.2 zum letzten Mal unterstützt.
Literatur
- Jason Sanders, Edward Kandrot: CUDA by example. An Introduction to General Purpose GPU Programming. Addison-Wesley, ISBN 978-0-13-138768-3.
Weblinks
- Nvidia CUDA (englisch) – Offizielle Webseite
- GPU4Vision (englisch) – Wissenschaftliche Publikationen und mehr bei der TU Graz
- Leitfaden für Rezensenten (PDF; 1,5 MB) – Deutsche Übersetzung mit Ergänzungen des Artikels „Nvidia Quadro FX Reviewers Guide for Adobe CS5 (incl. Premiere Pro CS5)“ von Eugen Siwon, Vasquez Systemlösungen, Berlin
- Eine Auflistung von CUDA-unterstützter Video-Software – Artikel auf der Homepage des Videoschnitt-PC VIDEOSTATION
- Python: PyCUDA
- Java: JCuda
- .NET: cuda.NET
- Fortran: pgroup
Einzelnachweise
<references />
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